良性発作性頭位めまい症に対する証拠に基づくベストケア実践

ディックス・ホールパイク テスト (DHT) とカナリス位置変更法 (CRM) は、良性発作性頭位めまい症 (BPPV) の診断と治療に使用されます。 BPPV プロセスには、臨床診療ガイドライン レベルの証拠ベースがあります。 DHT は DHT のゴールドスタンダードテストであり、CRM は多数のランダム化比較試験と体系的レビューによってサポートされています。

問題は、BPPV プロセスが実質的に十分に活用されていないことです。

この研究は、理論に基づいた教育的介入を実施することにより、地域の救急医療環境内での BPPV プロセスの利用を増やすことを目的としています。 無作為化の単位と介入の対象は病院です。 最初の観察期間の後、6 つの地域病院が 5 つのウェーブに分けて介入を受けます (最小の 2 つの病院がペアになります)。 順番はランダムとなります。 これは、ベストプラクティスの実施に携わる地元の医師との提携研究プロジェクトです。

サンプルサイズ

この試験は、最初は約 4 か月の無介入期間で開始され、その後、約 2 か月ごとに新しい病院が入るというランダム化された時間差介入が行われ、介入後約 4 か月までに完了し、介入なしでほぼ​​バランスのとれた 867 回の来院数が得られます。 933 件の訪問は介入中 (後) に発生しました。 この計算では、予想される平均患者総来院率が 1 か月あたり 100 名であると仮定しています。 私たちのパイロット研究と文献に基づいて、DHT または CRM 処置は介入前に 5% の患者に行われると予想されます。 上記で計算された予想訪問数を使用すると、有意水準 5% の両側検定により、9% 以上の DHT または CRM 増加率を 90% の検出力で検出できます。 介入前と介入後の DHT/CRM 率はそれぞれ 5% 対 20% という、はるかに大きな差が予想されます。 この予想差の下では、99%を超えるパワーが得られます。 実際、1 か月あたり 10.4 人の患者という桁違いに少ない訪問率でも、予想される差を下回る 90% の検出力には十分です。 余った電力は、多変量混合回帰モデルおよび関連する二次分析を微調整するためのより多くの電力を提供するために使用されます。

データ分析

介入は病院に提供されます。 介入は、介入前 (介入なし)、介入後 (介入中) の 2 つのレベルを持つバイナリ変数です。

一次分析ではバイナリ ロジスティック回帰を使用し、病院、月 (長期傾向を処理するため)、介入 (以下を参照) の共変量が含まれます。 一連の新規患者の訪問では、バイナリランダム変数 DHT/CRM/紹介のはい/いいえが一次応答として機能します。 患者の訪問には、患者、病院、医療提供者レベルの共変量、長期傾向をモデル化する暦時間変数、訪問が介入下で行われたかどうかを測定する介入の有無の変数が提供されます。 病院および医療提供者固有の未測定の特徴を考慮するために、病院および医療提供者のカテゴリ変数が分析に含まれます。 病院と医療提供者の数は患者の来院数よりもはるかに少ないという事実により、カテゴリ変数を使用して病院と医療提供者の効果を調整してもバイアスが生じることはありません。 二次分析では、変量効果 (ガウス) モデルを使用して代替アプローチを検討します。 介入変数の両側モデルベース検定を使用して、5% の有意水準で主仮説を検定します。

二次分析（安全性）では、90日間の脳卒中率を数値的に要約します。介入の有無にかかわらず救急外来で診察を受けた患者におけるめまいの来院時に診断された脳卒中と、来院後の脳卒中（診断が遅れた場合）について累積的および層別化します。 これは非常にまれであることが予想されます。 この介入は脳卒中診断の改善を目的としたものではありません。 ただし、インデックス訪問による脳卒中診断率と遅延診断率の両方を評価することで、大きな変化を判断できるはずです。 初診時の脳卒中診断率は約 2%、遅延診断率は約 1% と予想されます。